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Python関連のことを調べてみた2020年05月12日

Python関連のことを調べてみた2020年05月12日
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「新型コロナ」で株価急落？Webスクレイピングで日経平均株価を取得してみた

元記事：https://www.octoparse.jp/blog/scraping-stock-prices/

2020年1月に中国で感染が報告された新型コロナウィルス（COVID-19）は、世界に蔓延し、3月中旬には他国の感染者数が中国の感染者数を追い抜きました。各国で外出制限等が行われ、金融市場は大きく動き、実体経済も多くの国で大きく落ち込みました。新型コロナウイルスのパンデミックを受けて、株式市場の大幅な下落も生じています。

この記事では、１月から4月までの日経平均株価をスクレイピングしようと思います。今回はYahoo!ファイナンスのWebサイトの公開しているデータを利用します。以下URLで、日経平均株価データ過去4ヶ月分を参照できます。

https://info.finance.yahoo.co.jp/history/?code=998407.O&sy=2020&sm=1&sd=1&ey=2020&em=4&ed=30&tm=d

それでは、始めましょう！

#データ収集

PythonやAPIなどで株価データをスクレイピングすることがよくありますが、Pyt

元記事を表示

Neural Collaborative Filtering (深層協調フィルタリング)を読んだ

# はじめに
[Neural Collaborative Filtering](https://arxiv.org/abs/1708.05031)という論文を見つけました。深層学習を協調フィルタリングに応用した論文です。

協調フィルタリングの有名な手法にMatrix Factorization(MF)がありますが、MFはユーザーとアイテムの関係性を線形にしか表現できないという問題があります。この論文では非線形関数である深層学習を利用してユーザーとアイテム間の複雑な関係性を獲得しようと試みています。

論文が発表された当時は提案手法がSOTAだったらしいです。

# Matrix Factorization(MF)
下図のような評価値行列を考えます。$u$はユーザー、$i$はアイテム、行列の各要素$r_{ij}$はユーザーのアイテムに対する評価値です。

スクリーンショット 2020-05-11 19.51.30.pngPythonで簡単な物理シミュレーションをして可視化してみる

# はじめに
先日いつものようにtwitterを徘徊していたら、高校における物理の履修率が20%ほどに低下している旨のツイート)を見かけました。